はじめに 昨今の採用現場においてはソフトウェアエンジニアは売り手市場と言われ数年が経過していますが、2023年現在においても、デジタルトランスフォーメーションの加速により、これまでのIT企業の募集だけではなく、様々な企業がソフトウェアエンジニアを募集している状況にあると思います。 知り合いのリクルーターに話を聞くと、ここ最近米国のBigTech企業や、日本初のベンチャー企業のレイオフが目立ちますが、それはごく一部であり、多くの企業では引き続きソフトウェアエンジニアの需要は最も高く、この先10年以上はこの高い需要は続くだろうと言っていました。 引用元: 【2023年最新】厳選！エンジニア採用に強い15の採用媒体比較～最新市場動向や採用戦略も徹底解説 - type 私自身が就職した10年数年前は望んでソフトウェアエンジニアに就く人は理系出身のプログラミング趣向が強い人ばかりという印象でしたが、
ユニットテストをGitHub CopilotとChatGPT使って書いてみたらやばかったです | DevelopersIO
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 みなさんユニットテスト書いてますか？ 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や
導入 どうやら新卒2年目社員のAさんが上司のZさんにプロジェクトにおいてテストコード導入を打診してるようです。少し内容を見てみましょうか。 Aさん(新卒2年目社員)「最近テスト自動化やテストコード、TDDなどの単語をよく聞きます。うちはテストコード書いてないですし、実装後の簡単な動作確認、最終の結合テストしかしていません。開発体験と品質を上げるために、テストコードを導入したいです。」 Zさん(上司)「そうは言うがね、君。今のうちの状況を見てごらんよ。みんな複数のプロジェクトに関わっていて、常に多忙。残業時間もぎりぎりで何とかプロジェクトが回っている状態だよ。そんなみんなにさらに作業を増やすようなことを提案するというのかね？しかも、テストコードはお客様からしたら作っても作らなくても関係ない、いわば直接利益に関係ないような作業じゃないか。もちろん、世の中で認知されているということは知ってるよ？
Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか - MonotaRO Tech Blog
Software Design連載開始 ※ (2021/09/02 08:55) 「Pythonを用いて開発を始めたのが2003年」を「Pythonを用いて開発を始めたのが2002年」に修正 こんにちは。金谷です。 このたび、モノタロウにおけるPython大規模開発に関する取り組みを、技術評論社様で発刊されている Software Design に連載させていただくことになりました。 モノタロウがPythonを用いて開発を始めたのが2002年。2021年の現在もPythonを用いた開発が続けられています。 事業の成長に伴い、関連するシステムやエンジニアの数も増え続けていくなかで、いかに安定的に価値を提供し続けられるのか。 モノタロウにおける取り組みを、開発や運用周りを通してご紹介していきます。 本記事の初出は、 Software Design2021年8月号「Pythonモダン化計画（第1
空港で暇なので何か文章でも書こうという事で。 podcastなどでも度々話をしているが、ここ1年くらい掛けてお仕事で作っていた独自言語が割と使えるようになった。 リリースまでにはまだやる事がそれなりに残っているが、2年弱くらいで作ったとは言えそうだ。 これはコレクションからUnitTestのライブラリからパーサーから全て手作りで、結構大掛かりであり、実装の面でも色々な工夫が入っているし、 そもそもに実現しているものも、自分が作らなければ類似のものは無いくらいには新規性のあるものだ（独自言語なので当たり前だが）。 こういう、結構大きくて、自分が作らなければ世の中に無いものが、たった一人で生み出せる、というのは、結構凄いことだよなぁ。 一方で、2年くらい仕事でずっと一人で何かを作り続ければ、相当なものが作れる人は、世の中にはそれなりにたくさんいるんんじゃないか。 自分と同世代のプログラマの友人
優れたプログラマーは、金銭的な報酬や人々から賞賛を浴びる目的でコードを書くのではない。単純にプログラミングを楽しむためにコードを書くんだ。 リーナス・トーバルズ（Linuxカーネル開発者） コーリー・アルソフ氏の『独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで』（清水川貴之氏、新木雅也氏による邦訳は2018年発行）を読んだので、本のタイトルの通り独学でプログラマーを目指している方や、新人エンジニアの方に一読をお薦めできると感じたので紹介します。 かく言う私もソフトウェアエンジニアリングを独学し、肩書きとしてエンジニアの職を得て2年目の身。 『独学プログラマー』を読んで初心に返り、至らぬ点を内省できました。 （エンジニアとして就業できてからも独学は続くので、経験を重ねてからでもこの本を読む価値はあると思います！） 本書の対象となる方 プロのプログラマーになる際に必要な知識や技術
ソフトウェアエンジニアにとって、不具合に対抗する最も一般的な方法は自動化されたテストを書くこと。 テストでは、書いたプログラムが誤った振る舞いをしないか確認する。 一口に自動テストといっても、扱うレイヤーによって色々なものがある。 今回は、その中でも最もプリミティブなテストであるユニットテストについて扱う。 ユニットテストでは、関数やクラス、メソッドといった単位の振る舞いについてテストを書いていく。 Python には標準ライブラリとして unittest というパッケージが用意されている。 これは、文字通り Python でユニットテストを書くためのパッケージとなっている。 このエントリでは、最初に unittest パッケージを使ってユニットテストを書く方法について紹介する。 その上で、さらに効率的にテストを記述するためにサードパーティ製のライブラリである pytest を使っていく。
<? include("abc.php"); include("def.php"); include("conf.php"); include("db.php"); include("some.php"); include("what.php"); Define("NUM", 100); class super_calc extends great_calc { /* * * * コンストラクタ * * * * */ public function super_calc($initial_num){ $this->db = DB::getDb(DSN); $this->initial_num = $initial_num; } /* * * * チェック * * * * */ public add_ok($add_num){ $res = $this->addable($add_num);
概要 pythonでテストコードを書くときがありますが、（筆者のように）超初心者からすると難しい用語や書き方がたくさん並んでいてハードルが高いです。 テストコードの入口となる最低限（最低限過ぎるかもしれませんが）の書き方を備忘を兼ねて書きます。 pythonでのテストコードを書く時のライブラリの種類 筆者が簡単に調べたところ、2つのライブラリがよく使われているようです。 unittest : python標準ライブラリ。インストールが必要ない。pytestと比較すると、柔軟なテストケースを書きづらい。 pytest : サードパーティ製のライブラリ。インストールの必要がある。柔軟なテストケースが書ける。pythonのテストコードを書く時のデファクトスタンダートになりつつある模様（これが本当かは確認していないですが、そういう記述を見かけることが多かったです）。 筆者個人としては、以下の3つの
Intro Chromium にコントリビュートするためには、ソースコードを理解する以外にも、もろもろ必要な周辺知識がある。 ドキュメントはかなり整備されている方ではあるが、そのドキュメントにたどり着くのが難しい場合もある。 レビュアーなどが親切に教えてくれるものをローカルにメモしているが、それも散らばってきたため、ここにまとめることにする。 まずは初期状態で公開するが、どんどん更新していき、長くなっても分割しないで追記を繰り返そうと考えている。 関連サイト 始めて取り組もうとすると、まずどこを見ればわからないところから始まる。 似たようないくつかのサイトがあり、使い分けがされているからだ。 code search https://source.chromium.org/chromium/chromium/src コードをインタラクティブに検索するためのサイト Workspace 風の U
2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ テストコード編 ~ - Sansan Tech Blog
こんにちは、研究開発部 Data Analysisグループの笛木です。 4/26（水）〜 4/28（金）で研究開発部内の技術研修を行いました。 こちらのブログの続きでテストコードについての研修資料を一部公開します。研修では新卒2年目の私が1年間で部内のコードなどから学んだ情報を共有しました。至らない部分もあるかもしれませんが、ご参考になれば幸いです。 こちらの研修で使用したGitHubのコードリンクは以下です。適宜、ご参照ください。 github.com 目次 目次 はじめに この研修の目的 研修スコープ外 テストコードについて テストコードの便利な点 テストコードの悪い例 テストコードに関するFAQ pytestによるテストコードの書き方 ファイル名 ディレクトリ 基本編 Parametrize Fixture 異常系 Mock indirect conftest 知っておくと活用する場
求人票の作り方: QAリードを実例に5ステップのフレームワークと中間成果物を公開します - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 求人票の作成を経験しました。実際に公開した求人票を実例として、どのように考え、どのようなプロセスで、どのような中間成果物を生み出しながら取り組んだのか。具体的な内容を共有します。 「先に知っておきたかった！」と思うものや、検索しても見つからなかったものなど、多くの知見を得ることができました。 それらを公開することで、これから求人票の作成に関わる人のお役に立てれば幸いです。 QAリード採用はじめました はじまりは兄弟会社の組織図 求人票を書こう! ってどうすれば!? 求人票作成のフレームワーク 1. 現在を書き出す 1.1. 思っていることを書き出す 1.2. 現在使っているモノを書き出す 1.3. 現在おこなっているコトを書き出す 2. 未来を書き出す 2.1. 将来おこなっているコトを書き出す 2.2. 将来使っているモノを書き出す 3. その職種が必要な理由を書
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
Python を使い始めると、ディレクトリの階層で分けてファイルを管理したくなります。 そこで出てくるのが __init__.py ファイル。 これは一体何者なのか。 色々と情報がころがってはいるものの、なかなか納得行くように説明しているものが見当たりません。 Python のドキュメントでも、何を参照すれば正解なのかがわかりにくい1。 ということで、__init__.py についてまとめてみました。(少し長いです) 読み物形式で書いていますので、結論(「__init__.py の役割」)だけ見たい方はスクロールして最後の方を読んでください。 python コードの例は、主に 3.6/3.5 を使用しています2。 「モジュール」と「パッケージ」と「名前空間」 モジュールと階層構造 単一ファイルのモジュール ディレクトリによる階層構造と名前空間 ディレクトリと名前空間のマッピング __ini
あれこれ 備忘録的な書き殴りな文書です。あしからず。 オシャンティーな技術スタックで、大きな組織でやるのも面白いと思うけど、小さな会社でレガシーなシステムやメンバーと向き合うのも悪く無いよ！ってことを伝えたいのだけど、これが楽しめる人いるかな？私は楽しいよ！ ジョインした時点の状況 開発体制 開発エンジニア（入社半年） インフラエンジニア（５年前後、QA兼ねる） 主力サービスの協力会社 0.5人月程度 会社の屋台骨の 主力事業のSaaSサービスがあるが、業務委託の0.5人月程度の工数の範囲でできる改修を行っていた。 開発エンジニアは新規機能を開発していた。 課題感 一度作られたシステムは、表(UI/UX)も、裏(システム)もレガシーな状況であった。 限られたエンジニアのリソースは、営業視点で、あったら売りやすい機能開発に費やされており、負債返却や、使い心地の改善には充てられていなかった。
はじめに ※ (2024/03/14 16:33) 「インテグレーションテストの気軽な実行・変更ができない」節にて、データのクリーンアップを teardownで行うよう修正 EC開発-B グループの岡崎と EC開発-A グループの菊川です。2人とも普段は MonotaRO の EC サイトの開発に従事しています。 今回は、昨年11月に開催した、テストとリファクタリングのためのワークショップの中で行ったライブコーディングの準備をするにあたって困ったことについて記載します。 ライブコーディングでは、参加者全員の前で実際のプロダクトのソースコードをリファクタリングする、ということにし、それにあたって研修の運営メンバーでリファクタリングに取り組んでみました。ただ闇雲にリファクタリングするのではなく、研修では参加者に「どのような流れや考え方でリファクタリングをするか」を理解してもらえるように、運営メ
はじめに prismatix 事業部で QA エンジニアをしている長友です。 今回は私の所属するチームの方がテスト改善を行ってくださったので、そのお話です。 経緯 今私のいるチームには、私以外に K さんというメンバーの方がおられます。 これまで私の所属する prismatix 事業部で、いろいろなマイクロサービスの開発に携われてきた方です。エンジニアリング力が高く、テストに関する本も出されている方で、私もその方の本を持っています。ですから話すときはよくテストの話題になります。 その方が、これまで開発チームにいた中で作っていたテストコードによるテストのやり方に課題を感じていたということで、今回その改善をすることになりました。 いろいろ試行錯誤をされて、こうしたらいいのではないかというアイデアが出てきたので、それをどうやって開発チームに実践してもらうかをやってみたことをお話します。 なお、私
Atomic Design思考でVue.js×Plotly.jsでのグラフComponentを実装した結果 - ABEJA Tech Blog
第0章：はじめに こんにちは。はじめまして。 ABEJAでフロントエンドとバックエンドをフラフラしているエンジニアの齋藤(@z-me)*1です。 本ブログは ABEJA Advent Calendar 2019 の9日目です。 不本意ながらABEJAで開催するフロントエンドのミートアップやカジュアル面談でよく、 ABEJAってAIの会社ってイメージはあるけどUI/UXガッチリやってるイメージがない。 と言われる事が多いので、当ブログ編集長*2が言っている通り*3、ABEJAではプロダクトを開発＆提供しているということをお伝えしたいと思います。 今回はその中でも、あまり外部に広く知られていない、ABEJA Insight for Retailの提供しているDashboardで、どのようにUI/UXに力を入れて開発しているのかや、その開発手法(Atomic Design)やグラフCompone
Python 3.3 から __init__.py を省略して良いと思っている人が多いですが、 省略しないでください。 なぜ勘違いが起こったのか Python 3.3 から、 PEP 420 で Implicit namespace package が追加されました。 Namespace package とは普通の package ではありません。 特殊な用途のもので、ほとんどの人にとっては 知る必要すらない ものです。 どうしても知りたければ、上の PEP 420 と packaging guide を読んでください。 __init__.py を省略する弊害 普通の package で Implicit namespace package を乱用すると弊害があります。 import が遅くなる 通常の package とは違うので import が package 内のモジュールを探すの
はじめに こちらの動画でも紹介したのですが、春は新人エンジニアの季節。そして去年や一昨年前の新人たちが２年目から３年目になる季節です。というわけで、そんな彼らが初級者から中級者になるためにオススメの本を紹介したいと思います。 この記事では動画の内容に加えて「どんな本を何故紹介するのか？」という観点も合わせて加筆しています。 ラインナップ 紹介する本は以下のラインナップです。超有名本を含めて 「アーキテクチャ」 「運用」 「コーディング」 「インフラ」 「データベース」 とWebアプリケーションエンジニア必須の6カテゴリから１つずつ選出してみました。 UNIXという考え方―その設計思想と哲学 ITIL はじめの一歩 スッキリわかるITILの基本と業務改善のしくみ リーダブルコード ―― より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック レガシーコード改善ガイド Webエンジニアが知って
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python開発を円滑に進めるためのツール設定」に登壇したのは、Atsushi Odagiri氏。講演資料はこちら ユニットテストツール「pytest」 Atsushi Odagiri氏（以下、Odagiri）：では次にpytestです。pytestもけっこう有名になってきたツールです。flake8とかmypyは静的チェックのツールなので、あいつらは実行させない、つまりコードの内容として「何か危ないぞ」とか「型違うよ」というのをチェックしてくれるツールです。pytestは結局のところユニットテストツールなので、テストで
SQS を使った Python の非同期ワーカーは ndkale しかない - kawasin73のブログ
誰一人見捨てない!!! どうも、かわしんです。Celery は見捨てるんです。 この記事は Pythonその2 Advent Calendar 2019 の 15 日目の記事です。 やや強めのタイトルですが、AWS SQS を使った非同期ワーカーでまともな実装は ndkale しかないという内容です。Celery は論外です。 github.com 前半はディスってばっかりなので、ndkale のことだけを知りたい場合は途中の「大本命 ndkale」から読んでください 前提としての欲しい機能 まず、諸々をディスる前に非同期ワーカーとして欲しい機能をあげておきます。 正しく SQS を使って信頼性のあるタスク実行をする 即時再実行をする 複数のキューを使い分ける。また同じタスクでも動的に利用するキューを切り替えたい Dead Letter Queue も使えると嬉しい まず Celery を
GitHub Copilotを使ってちょっと楽にUnitTestを書けるようになった - STORES Product Blog
こんにちは！ 引っ越しのために本棚をひっくり返していたら、エンジニアなりたての頃の勉強ノートが出てきました。 今となっては全く役に立たないノートなのに、なんとなく捨てられない とと です。 毎日頭が沸騰するんじゃないかと思うくらい頭をフル回転させて、人生で一番カロリーを使っていたのか、あのときほど減量に成功した日はいまだかつてありません。 （プログライミングダイエットと呼んでいます ※効果には個人差があります） Unitテスト書いてますか？GitHub Copilot使ってますか？ さて、わたしは普段、STORES 決済 アプリ/SDK を開発するチームでiOSエンジニアをしています。 この2つのプロジェクトの現在のUnitテストのカバレッジは以下の通りとなっています。 アプリ: 33.15% SDK: 27.98% 結構頑張っている方だと思うのですが、どうでしょうか？ STORES 決済
PythonのWeb frameworkで、Flaskのようなマイクロフレームワークにあたります。 パフォーマンスの高さ、書きやすさ、本番運用を強く意識した設計、モダンな機能などが強みです。 FastAPIはStarletteの肩に乗る形で書かれており、非同期処理が扱いやすいです。 特に、以下の様な特徴があります。 ASGI websocketのサポート GraphQLのサポート バックグラウンドプロセスが扱いやすい python type hintによる自動ドキュメント生成 (Swagger UI) pydanticをベースとしたdata validation 率直に言って、responderに非常に似ています。(でた時期も近いですし、responderもStarletteがベースなので) ですが、下の2つはFastAPIの方がよっぽど使いやすく設計されています。 以下の観点から総合的に
![[FastAPI] Python製のASGI Web フレームワーク FastAPIに入門する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d013e1977441113d06dd0aef1cf98cfbecd57336/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRmFzdEFQSSU1RCUyMFB5dGhvbiVFOCVBMyVCRCVFMyU4MSVBRUFTR0klMjBXZWIlMjAlRTMlODMlOTUlRTMlODMlQUMlRTMlODMlQkMlRTMlODMlQTAlRTMlODMlQUYlRTMlODMlQkMlRTMlODIlQUYlMjBGYXN0QVBJJUUzJTgxJUFCJUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0wYmM4MmFjM2VlNmE2NDMzZGU1ODlmOGE4NTA5OWZmNw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBiZWUyJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lMjMzMGZlMmI0YWE0NGQyZDQ5YjRlZGQzNTFkMmU1Mw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9efbb9f717aa9ad6aad0e5ba4894ec3c)
機械学習エンジニアの吉田です。 夏ですね。7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 です。 昨年バクラクOCRの機械学習モデルの検証から本番投入までの取り組みについて記事を書きました。 tech.layerx.co.jp その後、運用する中で新たな課題が生まれたり、負債を解消するために当初の開発環境を見直しアップデートしてきました。 今回は機械学習周辺の技術スタックに焦点を当ててその変遷について紹介したいと思います。 MLチームでは各サービスからのリクエストを処理するAPIやデータ基盤、社内のアノテーションツールなどの開発も行っており、これらは主にGo, TypeScriptで開発されていますが今回は対象外としています。 技術スタックの変遷 本番リリース時と現在の主な技術スタックの比較です。 リリース時 現在 言語 Python Python パッケージ管理 pip Poetr
Vue.jsを使ってメンテナンスツールを作ってみた - MicroAd Developers Blog
ご無沙汰しております。 マイクロアドでアプリケーションエンジニアをしているNです。 約1年前「JavaScriptフレームワーク（Vue.js）を導入して」というタイトルでブログを執筆させていただきました。 その時、 興味を示して頂き何らかの反応をいただければ、きっと別の社員がもう一歩踏み込んだVue.jsのお話を書いてくれるんじゃないかと期待しています。 と書いたっきり誰も続いてくれなかったので1年越しではありますが、責任持ってアプリケーションエンジニアの N 動きます。 社内メンテナンスツールをつくってみた 最近WEB開発してないんです。 実は去年の4月ころからだいたいバッチしか作らないチームのリーダーにさせていただきまして、それからずっと趣味以外でWEB開発をしてません。 （実は前回のブログを書いた時にはもう。。。） でもWEB開発したい！JS書きたい。。。 そうだ！バッチのメンテナ
はじめに かれこれ１年以上前のことになりますが、今の開発組織でデータベースに接続するJunitを使ったIntegrationTest1 を開発者のPCとCIで実行できる仕組みを作りました。 トライしたきっかけと想い 仕組みの設計・導入をする時に気を付けたこと 具体的な実現方法 トライしてみて感じたこと を記載します。 トライしたきっかけと想い 私が保守開発を担当しているプロダクトは20年近く運用されているWebアプリケーションです。(サーバーサイドはJava) 単体テストの仕組みと文化が無いまま長期間運用されており、大半のコードがレガシーコードという状態でした。 一部テストが書かれている箇所もありましたが、CIでの実行の仕組みはなく腐ってしまっているものも多い状態でした。 そこに @autotaker1984 さんがCIでの単体テスト実行の仕組みを作ってくれて、単体テストを書くべきというマ
GitHub Actions と AWS CodeBuild テストを使用して Amazon ECS の CI/CD パイプラインを作成する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ GitHub Actions と AWS CodeBuild テストを使用して Amazon ECS の CI/CD パイプラインを作成する Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) は、フルマネージド型のコンテナオーケストレーションサービスであり、コンテナ化されたワークロードを大規模かつ簡単に運用できます。 また、Amazon Route 53、AWS Identity and Access Management (IAM)、Amazon CloudWatch などの他の主要な AWS のサービスと統合します。 コンテナの管理に使用しているプラットフォームに関係なく、コンテナ化されたアプリケーションにとって効果的かつ効率的な CI/CD パイプラインを確立することは重要です。 この投
分類については独断です。また、こつこつ「ひとこと説明」を追加していく予定です。 Selenium関連については Awesome Selenium : 素晴しい Selenium ライブラリの数々 - Qiita が参考になります。 FAQ なんで＊＊＊を除いているのか 恣意的に除いていることはないので、編集リクエストかコメントをください GUIテスト自動化ツール モバイル・デスクトップアプリ・ブラウザのうち複数の対象のGUIを操作できるテスト自動化ツール。 有料 インストール型 UFT One QTP(Quick Test Professional)→UFT(Unified Functional Testing)→UFT One Silk Test UFT Oneと同じくMicroFocus製で、UFT Oneのほうがメジャーな印象（筆者主観） Ranorex TestComplete W
はじめに Swift はじめました。と聞くと、読者の方は「いまさら？遅すぎじゃない？」とか、「大切なのは何の言語で書くかよりも設計じゃないの？」などと思われるかもしれません。気持ちはわかります。 しかし実際、ゼクシィアプリのコードベースは今まで Objective-C 100% でした。そして、つい最近、はじめてプロダクションコードとして Swift のコードをリリースすることができました。本稿では、そこに至るまでに考えたことや、具体的なやり方を紹介できればと思います。 申し遅れましたが、この記事はゼクシィ iOS アプリの開発を担当している @tondol がお送りします。好きな結婚式ソングは lily white で「ふたりハピネス」です。1)ラブライブ！のキャラクターソングです。わざわざ脚注までお読みいただき、ありがとうございます。 背景 前述の通り、ゼクシィアプリはこれまで Obj
こんにちは。前回書いた突撃！隣のキーボード M3 2019という記事が、HHKBの公式Twitterアカウントにツイートされ、舞い上がっているエムスリーエンジニアリングGの河合 (@vaaaaanquish) です。 今回はエムスリー AIチームが開発、運用している機械学習プロジェクト向けのPythonライブラリである「gokart」の説明と、その周辺ライブラリとなる「cookiecutter-gokart」「thunderbolt」「redshells」について紹介したいと思います。よろしくお願いします。 はじめに Pipeline化のメリット・デメリット Pipeline化のメリット Pipeline化のデメリット gokart 共通化のための出力ファイル形式の制約と拡張 強力かつ簡易な再現性のためのデータ保持 クラウドサービスやSlack通知のサポート gokartのメリット、デメリ
このうち、Cloud Funcionsと、AWSのLambdaはライバルのように言われます。実際機能的には似通っています。LambdaはHTTPのサーバーとして公開しようとすると、API Gatewayが必要なぐらいですね。 Cloud RunとFargateもライバルのように言われますが、Fargateは複数のコンテナを組み合わせたタスク単位で実行しますが、Cloud Runは単体のコンテナの実行になり、そこは少し差があります。 今回は、Go + Vue + Cloud Runでかんたんな管理画面を作ろうと思います。ストレージ側にもサーバーレスがあります。MySQLやPostgreSQLのクラウドサービス（Cloud SQLとかRDS）は、サーバーマシンを可動させて、その上にDBMSが稼働しますので、起動している時間だけお金がかかってしまします。一方、FirestoreやDynamoDB
最近認証や認可の話題が度々でていますね。 ふとAWSのMFAはどのような実装になっているか気になったので調べて実装してみました。 MFAについて MFAの設定は済んでますか。もしまだの方や、うろ覚えの方がいましたらこちらの記事を先に見て設定することをお勧めします。 IAMユーザーのMFA（多要素認証）は有効になっていますか？現状を確認→是正→適切な状態を維持するまでの流れを整理してみた MFAの設定が終わったところで、本題に入っていきましょう。 AWSの多要素認証のページを見るとこんなことが書いてあります。 オープン TOTP スタンダードをサポートするアプリケーションを実行するスマートフォンやタブレットをご使用ください。 https://aws.amazon.com/jp/iam/details/mfa/ オープン TOTP スタンダードは何かわからないですが、私たちは、MFAのためにA
こんにちは。ホクソエム支援部サポーターのPython担当、藤岡です。 最近はデータエンジニア見習いとしてBI周りを触っています。 今回はpytestのfixtureについての記事です。 pytest自体が有名で記事もたくさんあるので、今回は地味だけど重要だと個人的に思っている usefixturesとスコープについて取り上げます。 地味とはいえ、pytestの初心者がfixtureを使いこなすためのステップアップに必要な内容だと思います。 ぜひマスターしていただければ幸いです。 1. 前書き 基礎的なことに関してはこの記事にとても簡潔にまとまっているので、こちらをまず読むのがオススメです。とても良い記事です。 pytestは独自の書き方を持ち込んでいるライブラリです。その機能を使いこなすと「綺麗」なコードにはなりますが、反面それは使われている機能を知らない人にとってはこの上なく読みにくいも
はじめに 勝丸と言います。ログラスのエンジニアが毎週記事を発信するLoglass Tech Blog Sprint 2周目に突入しました。前回は「心穏やかにDBバージョンアップ！ロジカルレプリケーションで安全にバージョンを切り戻せるようにした話」という記事を書きました。こちらもよろしくお願いします。普段はログラスの横串組織で活動しています。 この記事では「数年来の技術的負債を改修した話 - 2種類のORM並列状態からの脱却 -」というタイトルで、年末から年始にかけてやっていた作業について共有します。 この記事で得られること リファクタリングのやり方や考え方 リリースへの持っていき方 投資判断のタイミングや負債解消について 経緯 ログラスでは2種類のORMが存在していました。創業時にORMとしてExposedを採用したのですが、後に一部機能が足りないことが発覚し、別のORMを利用し始めました
はじめに アノテーションの髙嶋です。 私は業務でよくGoogle Apps Script（以降、GAS）を書いています。 ただGASの実行環境で実行できるテスト用フレームワークがなく、関数単位での動作確認がしづらい状態です。 なので、多少でもローカル環境でテストを実施できるようにユニットテスト実行環境を構築したので、その手順を記述します。 ただ、ユニットテストはTypeScriptで書いた状態で実行しています。 そのため、GASの関数部分はモックする必要があり、実行環境での最終的な動作確認は別途必要になります。 なんでテストが必要なの？ そもそもなんでテストをする必要があるのか。 よく聞く話かもしれませんが、プログラムは考えたとおりに動くわけではなく、書かれたとおりに動きます。 ですので、プログラムが仕様どおり（考えたとおり）に動作していることを確認するためにはテストの実施が必要です。 テ
こんにちは、クライアントエンジニアの竹澤(@to4iki)です。 Mirrativでは、リアルタイムの配信視聴時のコメントやギフト機能を実現するために、WebSocket ベースの仕組みを利用して、サーバー・クライアント間でPub/Subのメッセージングを行っています。*1 サーバーからのHTTPレスポンスをマッピングするように、ペイロードのJSONを受け取り、それをクライアントで扱う型に変換して使用していますが扱いにくい点がありました。本記事では改善に取り組んだ内容と進め方を紹介します。 目次 課題 ゴールと進め方の認識あわせ 1. 最初にゴールの定義を行う 2. 段階的な進め方の方針と見通しを立てる ゴールまでの道筋を可視化する 3. 技術的な懸念事項などを先に潰し作業をパターン化する 動作検証に利用する再利用可能なサンプルのペイロードを定義する Decodable準拠のレスポンスでI
Python Clickユニットテスト・レシピ集 - CLIではじめるテスト駆動開発（その１） - JX通信社エンジニアブログ
「JX通信社Advent Calendar 2019」20日目の記事です。 こんにちは。2019年9月からJX通信社のエンジニアとなった鈴木（泰）です。好きな食べ物はオムライスです。 本日は、Python Clickユニットテスト・レシピ集 - CLIではじめるテスト駆動開発（その１）と題して、CLIのユニットテストのスニペットを書いてみたいと思います！ "その１"とした理由は、アドカレに間に合わな（小声）・・・じゃなかった・・・この記事だけで全ての備忘録を列挙すると長くなりすぎてしまい、記事が読み難くなると判断したからです。 今後も引き続き少しづつ備忘録を紹介していければと思います。 はじめに 私はCLIをよく書きます。その理由は、バックエンドシステムの運用業務に携わっていることにあります。運用業務では様々な場面でCLIを作成します。私の場合、運用業務における手作業を自動化するため、バッ
SREエンジニアが目指すGKE共通デプロイ基盤の完成形 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。開発部門 開発部 Data AI Strategyセクション データ基盤 Unitの小野です。 2020年8月に入社してから早3年。SREエンジニアとして、日々業務改善に励んでいます。 ここ一年ほど、DAOという組織改善プロジェクトを推進していく中で、Google Kubernetes Engine (GKE)を使ったGKE共通デプロイ基盤の整備も進めてきました。 ※ DAOについての詳細はSREエンジニアが組織改善プロジェクトを立ち上げてみたを参照ください SREエンジニアの責務の一つは、プロダクトのリリースサイクルを極限まで短くし、次々と新しいサービスを世の中にリリースすることです。ChatGPTのような誰でも簡単に扱えるAIモデルが誕生したことで、プロダクト開発競争は今後ますます激しくなっていくと予想しており、SREエンジニアの責務の重要性をヒシヒシと感じています。 そう
プロダクトエンジニアリング部の海老澤です。 普段は LIFULL HOME'S の賃貸部門のフロントエンド開発をしています。 近年、LIFULL の開発部門では「開発生産性」という言葉が取り沙汰されるようになりました。 LIFULL HOME'Sの主要リポジトリは10年以上運用され続け、今も多くの開発者によって日々改修され続けています。 長い年月の中で小さな設計ミスも積み重なって大きくなり、ちょっとした実装でも入念な調査が必要となり開発生産低下の要因となっていました。 また10年以上前に採用したフレームワークで稼働しているため、今ではドキュメントを探すのも一苦労という具合です。 そこで主要開発部門では「自部門の機能はマイクロサービスへと切り離し、各々で面倒を見る」という方針になりました。 賃貸部門も同様に機能の切り離しを始め、先日「物件詳細ページ」のマイクロサービス化を行いました。 今回は
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